train_input=pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[0,1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19,20,21, 22, 23, 24, 25, 26,27,28,29,30,31, 32, 33, 34]) test_input=pd.read_excel('test.xlsx', skiprows=99, nrows=50, usecols=[0,1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19,20,21, 22, 23, 24, 25, 26,27,28,29,30,31, 32, 33, 34]) train_output=pd.read_excel('result.xlsx', nrows=100, usecols=[0]) test_output=pd.read_excel('result.xlsx', skiprows=99, nrows=50, usecols=[0])

根据你提供的代码片段，你正在使用`pandas`库中的`read_excel()`函数从Excel文件中读取数据。

首先，你使用`pd.read_excel()`函数读取名为"test.xlsx"的Excel文件的前100行，选择了列索引为0到34的列，并将结果存储在`train_input`中。这将创建一个包含100行数据的DataFrame。

接下来，你使用相同的方法，但使用了`skiprows=99`参数来跳过前99行，并只读取接下来的50行数据。同样，你选择了列索引为0到34的列，并将结果存储在`test_input`中。

然后，你使用`pd.read_excel()`函数从名为"result.xlsx"的Excel文件中读取数据。对于`train_output`，你选择了前100行的第0列数据；对于`test_output`，你选择了从第99行开始的50行数据的第0列。

通过这些操作，你成功地读取了Excel文件中的数据，并将其存储在相应的变量中。这些变量可以在后续的训练和测试过程中使用。

如果你遇到任何问题或需要进一步的帮助，请随时提问。

相关问题

from BP import BPNeuralNetwork import numpy as np import pandas as pd # 读取 Excel 文件并划分数据集 train_input=pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19,20,21, 22, 23, 24, 25, 26,27,28,29,30,31, 32, 33, 34, 35]) test_input=pd.read_excel('test.xlsx', skiprows=100, nrows=50, usecols=[1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19,20,21, 22, 23, 24, 25, 26,27,28,29,30,31, 32, 33, 34, 35]) train_output=pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[36]) test_output=pd.read_excel('test.xlsx', skiprows=100, nrows=50, usecols=[36]) # 构建神经网络模型并训练 nn = BPNeuralNetwork(num_input=train_input.shape[1], num_hidden=5, num_output=train_output.shape[1], learning_rate=0.1) nn.train(train_input, train_output, num_epochs=500) # 在测试集上进行预测并计算准确率 y_pred = nn.predict(test_input) y_pred_label = np.argmax(y_pred, axis=1) y_test_label = np.argmax(test_output, axis=1) accuracy = np.mean(y_pred_label == y_test_label) print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

你的代码看起来是一个基于BP神经网络的分类模型的训练和预测过程。根据你的代码，以下是你可能需要注意的几个方面：

1. 确保 `BPNeuralNetwork` 类的定义在 `BP.py` 文件中，并且在当前代码文件中通过 `from BP import BPNeuralNetwork` 导入了该类。

2. 确保你已经正确安装了所需的依赖项，例如 `pandas` 和 `numpy`。

3. 请确保文件路径 `'test.xlsx'` 是正确的，并且该文件存在于指定的位置。如果文件不在当前工作目录中，请提供正确的文件路径。

4. 检查你的 Excel 文件中的数据是否符合预期。确保训练集和测试集的输入和输出数据与模型的输入和输出维度相匹配。

5. 请确保构建神经网络模型时，输入层的维度 `num_input` 和输出层的维度 `num_output` 与数据集的输入和输出维度相匹配。

6. 确保在训练神经网络模型之前设置了适当的学习率 `learning_rate` 和训练迭代次数 `num_epochs`。

7. 确保神经网络模型训练成功后，对测试集进行预测，并计算准确率。确保预测结果 `y_pred` 和真实标签 `y_test_label` 的维度相匹配。

如果你遇到任何错误或问题，请提供完整的错误信息和数据集的结构，以便我能够更好地帮助你解决问题。

Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\learning\1\BPmain.py", line 14, in <module> train_input=pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[1, 2, 3, 4, 5, ..., 35]) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 299, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 344, in read_excel data = io.parse( File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1179, in parse return self._reader.parse( File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 552, in parse parser = TextParser( File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 2204, in TextParser return TextFileReader(*args, **kwds) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 819, in __init__ self._engine = self._make_engine(self.engine) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1050, in _make_engine return mapping[engine](self.f, **self.options) # type: ignore[call-arg] File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 2242, in __init__ self.usecols, _ = _validate_usecols_arg(kwds["usecols"]) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1241, in _validate_usecols_arg raise ValueError(msg) ValueError: 'usecols' must either be list-like of all strings, all unicode, all integers or a callable.

这个错误是由于 `usecols` 参数需要传递一个包含所有字符串、Unicode、整数或可调用对象的列表。根据你的错误信息，`usecols` 参数中包含了省略号（...），导致了这个错误。

确保你在 `usecols` 参数中传递一个有效的列表，例如：

train_input = pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[1, 2, 3, 4, 5, ..., 35])

请注意，省略号（...）不是有效的列表元素。你需要手动将要读取的列的索引一一列出，而不是使用省略号。

如果要读取从第1列到第35列的所有列，可以使用以下代码：

train_input = pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=list(range(1, 36)))

这将传递一个从1到35的整数列表给 `usecols` 参数。

如果还有其他问题，请随时提问。